Identificando Xenofobia em postes do Twitter utilizando Support Vector Machine e a Estratégia Term Frequency - Inverse Document Frequency

Resumo

O Twitter é uma das redes sociais mais utilizadas para estudos de mineração de dados, devido a sua grande quantidade de informações. Discursos de ódio vem aumentando significativamente nesta plataforma. Com o intuito de identificar mais facilmente esses ataques, a presente pesquisa tem como objetivo o desenvolver um sistema classificador de tweets para mensagens xenófobas no contexto Brasileiro, como também a criação de um banco de dados para o armazenamento e avaliação das postagens. Este trabalho foi concebido sob a égide da Teoria da Aprendizagem Organizacional. Em particular, a estratégia Support Vector Machines (SVM), que utilizada em conjunto com a técnica estatística Term Frequency - Inverse Document Frequency (TF-IDF), a fim de projetar um modelo preditivo para aprender padrões potenciais dentro dos dados coletados.